## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMA BANTUAN SOSIAL
Asep Surahman, Umi Hayati Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 asepsurahman230@gmail.com

## ABSTRAK
Penerimaan  bantuan  ialah  salah  satu  aspek  berarti  yang  pengaruhi  mutu  hidup  warga  desa.  Kasus  yang kerap  terjalin  pada  dikala  pembagian  dorongan  sosial  ini  merupakan  tidak  pas  sasaran,  serta  warga  yang menerima  khasiat  dorongan  sosial  ini  mayoritas  masih  terkategori  sanggup,  serta  warga  yang  sepatutnya memperoleh khasiat dana dorongan sosial tidak mendapatkanya. Oleh sebab itu dibutuhkan sesuatu sistem yang bisa  memprediksi  siapa  saja  yang  hendak  menerima  dorongan  sosial  di  desa  jatipancur.  Riset  ini  bertujuan supaya  penyaluran  dana  dorongan  sosial  ini  pas  sasaran  kepada  warga  yang  memanglah  layak  memperoleh, prediksi penerima dorongan sosial di desa jatipancur memakai algoritma Naïve Bayes dengan memakai aplikasi Rapid  Miner.  Langkah-  langkah  yang  dicoba  dalam  tata  cara  naïve  bayes  buat  menuntaskan  permasalahan  ini dengan  memastikan  atribut,  memastikan  kelas,  memastikan  distribusi  probabilitas,  serta  uji  keakuratan  hasil prediksi.  Metode-  Analisis  adalah  pendekatan  penelitian  yang  digunakan  informasi  sekunder.  Informasi  yang digunakan dalam riset ini berasal dari Puskesos Amanah desa jatipancur serta terdiri dari informasi demografis 3 tahun  terakhir.  Faktor-  faktor  yang  mempengaruhi  terhadap  mungkin  seorang  menerima  dorongan  merupakan pemasukan  keluarga,  jumlah  anggota  keluarga,  Umur,  serta tingkatan  pembelajaran  kepala  keluarga.  Hasil  uji ini memperoleh akurasi sebesar 91. 10% dengan class presicison dan class reccal sebesar 91. 85%.
Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Bantuan Sosial, Masyarakat, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  ialah  salah  satu  masalah  mendasar Ini  menerima  perhatian  pemerintah  suatu  negara. Ketidakmampuan  untuk  menyediakan  kebutuhan dasar  termasuk  makanan,  pakaian,  perumahan, pendidikan,  dan  kesehatan  merupakan  kemiskinan. Kurangnya  sumber  daya  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar  atau  hambatan  untuk  mengakses  pendidikan dan  pekerjaan  dapat  berkontribusi  pada  kemiskinan. [1]
Kemiskinan  global  adalah  masalah.  Beberapa orang memiliki pemahaman subjektif dan komparatif tentang konsep ini. Namun, beberapa melihatnya dari sikap  moral  dan  penilaian,  sementara  yang  lain melihatnya  dari  perspektif  ilmiah  yang  mapan.  Oleh karena  itu  pemerintah  berupaya  biar  tingkatan kemiskinan  disuatu  daerah  bisa  teratasi,  pemecahan guna menanggulangi kasus ini yakni dengan tata cara memberikan  dorongan  terhadap  masyarakat  yang dikira layak mendapatkannya. Namun dalam pelaksanaannya  banyak  terjalin  masalaah  dari  mulai salah  pendataan,  tidak  cocok  sasaran  dan  kesalahan kesalahan yang lain.
Ketersediaan statistik kemiskinan yang tepat dan terfokus  merupakan  faktor  kunci  pendukung  Strategi Penanggulangan  Kemiskinan.  Atas  bawah  tersebut, biasanya  pemerintah  mengadakan  program-  program bantuan  sembako  yang  ditujukan  kepada  masyarakat yang membutuhkan. Pemerintah memberikan bantuan sembako  nontunai  (BPNT)  dan  bantuan  sosial (Program  Sembako)  kepada  Keluarga  Penerima
Manfaat  (KPM)  setiap  bulan  melalui  metode perbankan.  Namun,  dalam  prakteknya  pemberian dorongan  sembako  tidak  cocok  sasaran,  sehingga butuh  pendataan  yang  lebih  valid  terpaut  keluarga yang  layak  maupun  tidak  layak  menerima  dorongan sembako.  Guna  menetukan  kelayakan  penerima sembako  dapat  memakai  tata  cara  informasi  mining. Informasi  mining  maupun  penambangan  data  yakni tata  metode  yang  bermanfaat  buat  memperoleh informasi  berharga  dari  sebagian  data  yang  dicoba dengan  mengenakan  pengetahuan  semacam  statistik, matematika  dan  pengenalan  pola.  Penambangan informasi  mengaitkan  data  besar  buat  aktrak  dan identifikasi buat ditemui informasi yang berguna buat industri.  Penambangan  data  dapat  digunakan  buat mengklasifikasikan,  memprediksi,  memperkirakan guna  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat. Informasi  mining  mendukung  tahapan  perencanaan dan  memberikan  data  cocok  buat  membuat  prediksi bersumber  pada  tren  masa  kemudian  dan  kondisi dikala  ini.  Informasi  mining  membolehkan  industri mengenakan  alokasi  dana  lebih  efisien  karena otomatisasi  pengambilan  keputusan  dapat  kurangi bayaran.  Dengan  demikian  diperlukan  suatu  sistem yang  bisa  digunakan  buat  memprediksi  dan  pula digunakan  sebagai  bahan  acuan  pemberian  khasiat dorongan  sosial  ini  di  samping  dengan  pendataan yang  cocok  pula.  Permasalahan  yang  sering  terjadi pada  saat  pembagian  bantuan  sosial  ini  adalah  tidak tepat  sasaran,  dan  masyarakat  yang  menerima manfaat  bantuan  sosial  ini  kebanyakan  masih
tergolong  mampu,  dan  masyarakat  yang  seharusnya mendapatkan  manfaat  dana  bantuan  sosial  tidak mendapatkanya.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu sistem  yang dapat memprediksi  siapa saja  yang akan menerima bantuan sosial di desa jatipancur.
Kurang  tepatnya  sasaran  dalam  penetapan masyarakat  yang  menerima  manfaat  bantuan  sosial ini  memunculkan  kecurigaan  masyarakat  terhadap lembaga  yang  mengurus  tentang  bantuan  sosial. Prediksi sangat diperlukan disamping pendataan yang baik  untuk  mencegah  kesalahan  yang  sudah  sangat sering terjadi dilingkungan masyarakat ini. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi yang berguna bagi pihak yang terkait dalam penyaluran dana dan juga penentuan masyarakat yang menerima manfaat bantuan sosial di desa jatipancur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  ialah  proses  menganalisis  dan memeriksa  kumpulan  informasi  untuk  menjalin koneksi  yang  tidak  terduga  dan  menyajikannya dengan  cara  yang  jelas  dan  bermanfaat  bagi  pemilik data.    Data  mining  adalah  proses  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  data  yang  dapat  digunakan  dan pengetahuan terkait dari basis data besar menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. [2]
Data  mining  adalah  proses  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  data  yang  relevan  dan  pengetahuan terkait  dari  basis  data  besar  menggunakan  teknik matematika, statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Data mining adalah seperangkat prosedur  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi pengetahuan  yang  sebelumnya  belum  diketahui secara manual dari kumpulan informasi [3]
Dari sekian  banyak definisi di atas dapat ditarik kesimpulan  jika  Informasi  Mining  yakni  proses ataupun  kegiatan  guna  mengumpulkan  data  yang berdimensi  besar  sesudah  itu  mengekstraksi  data tersebut  jadi  data–data  yang  nantinya  dapat digunakan.

## 2.2. Algoritma Naïve Bayes
Metode Naive  Bayes, prosedur  statistik  untuk menghasilkan  produk  probabilistik  yang  kuat, digunakan  untuk  menentukan  kemungkinan  atau preferensi  seseorang  dengan  menggabungkan  dan data  sampling  frekuensi  dari  kumpulan  data  yang tersedia. Algoritma yang menggunakan prinsip Bayes dapat  meringkas  setiap  atribut  secara  mandiri  atau tanpa  mempengaruhi  secara  signifikan  konsekuensi yang diberikan oleh  nilai pada variabel kelas. Ketika digunakan  untuk  database  dengan  jumlah  big  data yang besar. [4]
Naïve  Bayes  Classifier disebut  juga Bayesian Classification adalah  pengklasifikasian  statistik  yang dapat  digunakan  untuk  memprediski  probabilitas keanggotaan  suatu  class.  Teorema  Bayes,  yang menjadi  dasar  Nave  Bayes  Classifier,  memberikan
kemampuan  klasifikasi yang  seragam dengan decesion  tree  serta  neural  network.  Selain  itu,  Naive Bayes Classifier yang telah dicoba dan benar bekerja dengan  sangat baik dan cepat saat digunakan dengan database yang berisi banyak data. [5]
Algoritma NaïveBayes  Bayesian  classification merupakan  klasifikasian  data  yang  dapat  digunakan untuk mengukur kemungkinan keanggotaan kelompok. Teorema Bayes, yang memiliki kemampuan  klasifikasi  seragam  dengan  dengan decesion  tree  serta  neural  network,  adalah  dasar  dari klasifikasi  Bayesian.  Saat  digunakan  pada  database dengan  jumlah  data  yang  sangat  besar,  klasifikasi Bayesian  yang  mapan  memberikan  akurasi  dan kecepatan yang sangat baik. [6]
Sebuah classifier statistik  yang dapat  digunakan untuk  menentukan  kemungkinan  bahwa  kelompok akan terdiri dari anggota disebut classifier bayes naif, kadang-kadang  disebut  sebagai  classifier  Bayesian. Teorema  Bayes,  yang  menjadi  dasar  Nave  Bayes Classifier,  memberikan  kemampuan  klasifikasi  yang seragam dengan  decesion  tree  serta  neural  network. Selain  itu,  Naive  Bayes  Classifier  yang  telah  dicoba dan  benar  bekerja  dengan  sangat  baik  dan  cepat saat digunakan  dengan  database  yang  berisi  banyak  data [5].

## 2.3. Klasifikasi
Menemukan model (atau fungsi) yang menjelaskan  dan  membedakan  kelas  data  atau  ide agar dapat digunakan untuk memprediksi kelas objek yang  label  kelasnya  tidak  diketahui  adalah  proses klasifikasi.[6]
Klasifikasi pada data mining adalah penempatan objek  kedalam  kategori  atau  kelas  yang  telah ditetapkan  sebelumnya.  Klasifikasi  sering  digunakan untuk  memprediksi  kelas.  Komponen-komponen utama dari proses klasifikasi yaitu:
1. Kelas, khususnya variabel dependen klasifikas.
2. Predictors,  yaitu  variabel  bebas  dan  sifat  dari data yang dikategorikan.
3. Training data set yaitu Predictors, yaitu variabel bebas dan sifat dari data yang dikategorikan.
4. Testing  data  set  yaitu  data  baru  yang  akan dikelompokan  untuk  mengetahui  akurasi  dari model yang digunakan untuk proses klasifikasi.

## 2.4. Bantuan Sosial
Program  perlindungan  sosial  pemerintah  untuk individu  yang  kurang  mampu,  tidak  mampu,  dan perbatasan  termasuk  bantuan  sosial.  Karena  tidak termasuk  kontribusi  atau  premi  dari  penerima, bantuan sosial adalah  barang publik  yang ditawarkan kepada  individu  dan  rumah  tangga  yang  sangat miskin.  Metode  utama  penyediaannya  adalah  dengan menerapkan  ide  solidaritas  vertikal.  Ucapan  Suharto tersebut  mengisyaratkan  bahwa  bantuan  sosial berbasis  tunai  Rp.  Pemerintah  menilai  para  pegawai ini  layak  mendapat  bantuan  jika  gajinya  kurang  dari Rp 5.000.000.
Bantuan  sosial  adalah  bantuan  yang  dirancang untuk memberi  manfaat bagi rumah tangga termiskin guna  membantu  mereka  yang  tidak  mampu, mengurangi  isolasi  sosial,  dan  menghilangkan disinsentif  tenaga  kerja.  Manfaat  diberikan  dalam bentuk  program  jaminan  sosial,  namun  tidak  ada program  asuransi  sosial  dan  tidak  ada  pembayaran atau  sumbangan  kepada  penerima  manfaat.  Menurut teori  ini,  negara  berutang  kepada  kaum  tertindas untuk  memberikan  bantuan  sosial.  Bantuan  sosial diberikan  tanpa  persyaratan  atau  batasan  yang  rumit bagi  penerimanya.  Sama  halnya  dengan  bantuan tenaga  kerja,  kebutuhan  penerima  hanya  karena mereka sudah dipekerjakan oleh BPJS Ketenagakerjaan .Sementara itu, Supriyanto dkk. juga dilaporkan  pada  Food  and  Agriculture  Organization (FAO)  (  2014:  9),  Bantuan  sosial  adalah  bantuan dalam bentuk uang atau barang dan jasa lainnya yang membantu  masyarakat  dari  kemiskinan  untuk mencapai  standar  gizi  minimal,  standar  hidup minimum,  atau  keduanya.  Menurut  gagasan  FAO, dukungan  sosial  bagi  karyawan  dimaksudkan  untuk memenuhi  persyaratan  agar  pekerja  dapat  menjalani kehidupan  yang  terhormat.  Pekerja  harus  dapat memenuhi  kebutuhan  dasarnya,  termasuk  kebutuhan gizi dan gizi untuk kesehatan keluarganya. [7]

## 3. METODE PENELITIAN
Sumber informasi yang diperoleh ialah informasi  primer  serta  pula  informasi  sekunder. Informasi  primer  didapatkan  dengan  secara  lansung melaksanakan  observasi  serta  pula  wawancara terhadap masyrakat yang terdapat pada catatan warga calon  penerima  khasiat  dorongan  sosial.  Sebaliknya informasi  sekumder  di  miliki  dari  kantor  sekertariat puskesos  amanah  yang  terletak  didesa  jatipancur dengan  memohon  ijin  terhadapat  kepala  desa  serta pula  kepada  kordinator  puskesos  amanah  desa jatipancur.
Metode  yang  digunakan  guna  memperoleh  data yaitu dengan observasi serta wawancara.
1. Metode observas Guna  melaksanakan  riset,  penulis  memakai metode observasi yakni proses pengamatan yang dicoba langsung di desa jatipancur.
2. Metode Wawancara Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  penulis untuk  mendapatkan  informasi  atau  pembenaran melalui dialog dengan karyawan adalah wawancara  (interview)  yang  mengurus  bantuan sosial  di  desa  jatipancur  dan  juga  melakukan wawancara terhadap masyarakat yang ada dalam data pengajuan bantuan sosial.
Proses  tahapan  Knowledge  Discovery  Database ( KDD ) akan digunakan dalam penelitian ini dengan tujuan  memformalkan dan  menetapkan standar untuk metodologi data mining. Seleksi data , preprocessing, transformasi , data mining, penilaian, dan pengetahuan  merupakan  langkah  awal  dalam  proses KDD .Prosesnya adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Prosesd KDD
Proses Knowledge  Discovery  Database (KDD) secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Data Selection Sebelum  tahap  information  mining  KDD,  proses pengambilan data dari sekumpulan data operasional  harus  diselesaikan  dengan  tetap mencerminkan  data  aslinya.  Selain  database operasi, data yang dipilih untuk proses penambangan data dimasukkan ke dalam file.
2. Pre- processing / Cleaning metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis informasi  sebelum  memilih  data  yang  dianggap berguna.  Data  yang  menjadi  fokus  KDD  terlebih dahulu  harus  menjalani  prosedur  pembersihan untuk  mempersiapkan  data  mining.  Antara  lain, proses pembersihan melibatkan penghapusan data duplikat,  memeriksa  data  yang  tidak  konsisten, dan memperbaiki masalah data seperti salah ketik.
3. Transformation Sebuah  proses  kreatif  yang  sangat  bergantung pada  jenis  atau  pola  informasi  yang  akan  dicari dalam  basis  data  ,  proses  menerjemahkan  data terpilih  ke  dalam  bentuk  teknik  penambangan  , sehingga  data  tersebut  cocok  untuk  proses penambangan data.
4. Data mining proses  menggunakan  teknik  yang  berbeda  untuk mengidentifikasi kemungkinan pola dan menghasilkan  data  yang  bermakna.  Data  mining adalah praktik menggunakan teknik atau pendekatan  tertentu  untuk  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  kumpulan  data tertentu. Teknik,  proses,  dan  algoritma  data  mining memiliki  variasi  yang  luas.  Data  mining menggunakan  berbagai  macam  metode  dan algoritma.  Tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan menentukan pendekatan atau algoritma terbaik untuk digunakan.
5. Interpretation / Evaluation Metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi pola menggunakan metrik tertentu .Pola informasi yang  ditemukan  oleh  data  mining  harus  disajikan dengan  cara  yang  mudah  dipahami  oleh  pihak yang berkepentingan.
6. Knowledge Pada  langkah  terakhir  dari  proses  KDD  ,  data yang telah diproses ditampilkan untuk
memudahkan  pengguna  memahami  dan  idealnya agar  keputusan  dapat  dibuat  berdasarkan  analisis.
Akibatnya fase penting dalam proses penambangan  data  adalah  penyajian  hasil  dalam informasi  yang  dapat  dipahami  siapa  saja.  Dalam presentasi  ini  dengan  menggunakan  pendekatan Naive  Bayes  visualisasi  juga  dapat  digunakan untuk menyampaikan temuan data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Proses  pengecekan  informasi  database  yang bersangkutan sebab kerap ditemui kalau tidak seluruh informasi dibutuhkan buat informasi mining.
Informasi  database  diseleksi  serta  diseleksi  buat dipelajari. Tabel 1. Data sebelum di processing Nokk Nik Nama Pekerjan Kondisi Rumah 3209380104100007 3209381503860003  Dadi Suwandi Karyawan Layak Huni 3209380106090044  3209380810790001 Maman Fat'ul Rohman Pedagang Layak Huni 3209380106090055  3209386911830001 Rina Wati PNS Layak Huni 3209380106090055  3209381310820001  Yoyo Sunaryo Petani Layak Huni 3209380108170004  3209384904940002  Rusmi yati IRT Layak Huni 3209380109080006 3209381707740004  Sakum Petani Layak Huni 3209380109080006  3209386802980002  Diniati Petani Layak Huni 3209380109080009 3209380412650001  Misna Buruh Layak Huni 3209380110090021 3209385106650004  PatiMah Petani Layak Huni 4.2. Preprocessing Informasi yang tidak bermutu hendak menciptakan  informasi  mining  yang  bermutu. Bersumber pada informasi diatas hingga butuh dicoba
pembersihan informasi dengan tujuan informasi dapat digunakan  dalam  rapid  miner  serta  cocok  dengan kebutuhan algoritma.
Tabel 2. Data setelah di processing Nokk Nik Nama Pekerjan Hasil 3209380104100007  3209381503860003  Dadi Suwandi Karyawan  Tidak Layak 3209380106090044  3209380810790001  Maman Fat'ul Rohman  Pedagang Layak 3209380106090055  3209386911830001  Rina Wati PNS Tidak Layak 3209380106090055  3209381310820001  Yoyo Sunaryo Petani Tidak Layak 3209380108170004  3209384904940002  Rusm Iyati IRT Tidak Layak 3209380109080006  3209381707740004  Sakum Petani Layak 3209380109080006  3209386802980002  Diniati Petani Tidak Layak 3209380109080009  3209380412650001  Misna Buruh Layak 3209380110090021  3209385106650004  PatiMah Petani Layak 4.3. Transformation
Pada tahap ini atribut yang dilakukan transformasi  yakni  atribut  item,  proses  transformasi dilakukan dengan membuat atribut baru item menjadi atribut khusus.
Gambar 2. Transformation Data

## 4.4. Data Mining
Sesi  modeling  dalam  riset  ini  dicoba  dengan Metode  informasi  mining,  ialah  klasifikasi  memakai Algoritma Naïve Bayes. Dicoba pemrosesan informasi  training  cocok  tujuan  buat  menciptakan keputusan  dari  proses  klasifikasi  buat  memastikan layak  serta  tidak  layak.  Aplikasi  bantuan  sosial berikut  ditentukan  menggunakan  model  data  mining menggunakan algoritma Nave Bayes:
Berdasarkan  Gambar  3  Operator  Read  Excel digunakan  untuk  memasukkan  dataset  dalam  format excel  or.xlsx,  menurut  operator  rapidminer.  Selain itu,  Operator  Validasi  Silang  melakukan  validasi silang untuk menentukan kinerja model.
Gambar 4. Model Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan Gambar 4 dijelaskan cara menggunakan algoritma Nave Bayes untuk  membagi data  menjadi  training  dan  testing  set  untuk  operator Cross  Validation.  Model  algoritma  yang  digunakan dalam  subproses  pelatihan  diterapkan  pada  operator Naive  Bayes.  Operator  Apply  Model  menggunakan subproses pengujian untuk menguji keluaran operator naive  Bayes,  dan  operator  Performa  menggunakan evaluasi algoritme yang kinerjanya sedang diuji untuk menyajikan hasilnya.

## 4.5. Evaluasi akurasi
Kebenaran  hasil  klasifikasi  akan  dimodelkan dengan  menggunakan  kriteria  akurasi,  presisi,  dan recall pada tahap penilaian.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  penggunaan  model  algoritma Naive  Bayes  untuk  meramalkan  siapa  yang  akan menerima bansos di Desa Jatipancur, didapatkan hasil dengan  tingkat  akurasi  90,10  %.  Secara  khusus,  ada 124 true positive, 78 true negative, 11  false positive, dan 11 false negative. Kelas asli atau nilai sebenarnya adalah  True  LAYAK  dan  True  TIDAK  LAYAK. Kelas  prediktif  atau  nilai  prediktif  adalah  pred. LAYAK  serta  pred.  TIDAK  LAYAK.  Ingat  kelas adalah  jenis  prediksi  yang  mempertimbangkan  hasil yang  diberikan  oleh  sistem.  Algoritma  Naive  Bayes juga menghasilkan nilai pengukuran klasifikasi, yang dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode  di bawah ini:
1. Accuracy 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 124 +  78 124 + 78 + 11 + 11 𝑥 100% Accuracy = 0.9017 = 90.10% Perhitungan tersebut menunjukkan bahwa  nilai
Accuracy untuk uji klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 90,10 %.
2. Precision 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 124 124 + 11 𝑥 100%
Precision = 0.9185 = 91.85%
Perhitungan tersebut menunjukkan bahwa  nilai akurasi  untuk  pengujian  klasifikasi  menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 91,85 %

## 3. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 92124
124 + 11 𝑥 100%
Recall = 0.9387 = 91.85%
Perhitungan tersebut menunjukkan bahwa  nilai akurasi  untuk  pengujian  klasifikasi  menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 91,85 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Bersumber  pada  uraian  diatas  hingga  bisa diambil  kesimpulan  selaku  berikut:  Penerima  khasiat dorongan  sosial  dapat  diprediksi  dengan  memakai informasi  mining  ialah  dengan  suatu  tata  cara algoritma  naïve  bayes  dengan  memakai  informasi yang  telah  dikumpulkan.  Prediksi  ini  memakai aplikasi  rapid  miner  dengan  memakai  5  model operator  semacam  retrive,  cross  validation,  naïve bayes,  apply  model  serta  pula  peformance.  Dari pelaksanaan  model  algoritma  naïve  bayes  diperoleh hasil  akurasi  ialah  sebesar  90.  10%,  class  precision sebesar  91.  85%  serta  pula  class  recall  sebesar  91. 85%.
Adapun  saran  anjuran  buat  pihak  pemerintahan Desa  Jatipancur  supaya  lebih  slektif  lagi  dalam memastikan  warga  yang  hendak  menerima  khasiat dorongan sosial ini serta lebih mengedepankan warga yang  memanglah  telah  tidak  dalam  masa  produktif bekerja  supaya  tingkatan  kemiskinan  di  desa jatipancur dapat teratasi dengan  baik. Serta pula  buat
riset  yang  hendak  dicoba  berikutnya  supaya meningkatkan  lagi sebagian atribut supaya bisa  lebih maksimalkan memakai metode- metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Sulaksono,  R.  H.  Irawan,  and  I.  N.  Fahmi, “Penerapan  Metode  Naive  bayes  Terhadap Bantuan Sosial Keluarga PraSejahtera,” Nusant. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 52–61, 2018.
[2]  D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,
no. 2, p. 437, 2020,
doi:
10.30865/mib.v4i2.2080.
[3]  M.  Idris et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi  Angka  Kelahiran,” Pelita  Inform. Inf.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  421–428, 2019,  [Online].  Available:  http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/11
54
[4]  N. Alfiah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Respati , vol. 16, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[5]  B.  Hermanto  and  A.  Jaelani,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Desa  Wanacala Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” SIGMA  - J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 18, no. 4, pp. 64– 72, 2019.
[6]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk.  J. Ilm. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  160–165,  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[7]  H.  Retnaningsih,  “Bantuan  Sosial  bagi  Pekerja di  Tengah  Pandemi  Covid-19:  Sebuah  Analisis terhadap  Kebijakan  Sosial  Pemerintah,” Aspir. J.  Masal.  Sos. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  215–227, 2020, doi: 10.46807/aspirasi.v11i2.1756.